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Dépenses militaires au fil du temps

Dépenses militaires au fil du temps

Le graphique suivant du site Web de la banque mondiale montre les dépenses militaires mondiales en pourcentage du PIB mondial au fil du temps de 1988 à 2015

J'essaie de trouver des données similaires sur une période beaucoup plus longue. Au cours des 3000 dernières années, ce serait l'idéal ! Bien sûr, je me rends compte que de telles données peuvent résulter d'estimations très approximatives et peuvent éventuellement être spécifiques à une certaine région du monde et sans doute non représentatives.

Où puis-je trouver des données similaires sur une période beaucoup plus longue ?


Les dépenses du gouvernement

Les dépenses publiques permettent aux gouvernements de produire et d'acheter des biens et des services, afin d'atteindre leurs objectifs tels que la fourniture de biens publics ou la redistribution des ressources. Dans cet article, nous étudions les dépenses publiques à travers le prisme des données agrégées transnationales sur les dépenses publiques. Nous commençons par une analyse des tendances historiques, puis nous passons à l'analyse des évolutions récentes des modèles de dépenses publiques dans le monde.

Les données à long terme disponibles montrent que le rôle et la taille des gouvernements dans le monde ont radicalement changé au cours des deux derniers siècles. Dans les premiers pays industrialisés, en particulier, les données historiques montrent que les dépenses publiques ont augmenté de manière remarquable au XXe siècle, alors que les gouvernements ont commencé à consacrer plus de ressources à la protection sociale, à l'éducation et aux soins de santé.

Des données récentes sur les dépenses publiques révèlent une grande hétérogénéité entre les pays. Par rapport aux pays à faible revenu, les dépenses publiques dans les pays à revenu élevé ont tendance à être beaucoup plus importantes (à la fois en termes par habitant et en pourcentage du PIB), et elles ont également tendance à être davantage axées sur la protection sociale.

Des données récentes sur les dépenses publiques montrent également que les gouvernements du monde entier comptent souvent sur le secteur privé pour produire et gérer des biens et des services. Et les partenariats public-privé (PPP), en particulier, sont devenus un mécanisme de plus en plus utilisé par les gouvernements pour financer, concevoir, construire et exploiter des projets d'infrastructure. Au cours de la seule période 2005-2010, la valeur totale des projets PPP dans les pays à revenu faible et intermédiaire a plus que doublé.

Tous nos graphiques sur les dépenses gouvernementales


Dépenses militaires

Le travail de base du projet sur les dépenses militaires consiste à collecter, analyser, traiter et publier des données sur les dépenses militaires dans le monde, et à surveiller et analyser les tendances des dépenses militaires au fil du temps, en examinant leurs moteurs économiques, politiques et sécuritaires et leurs implications pour la paix mondiale. , la sécurité et le développement.

Le projet de dépenses militaires est fondamentalement axé sur les données. Au cœur du projet se trouve la base de données unique et gratuite sur les dépenses militaires du SIPRI. La base de données est mise à jour annuellement, à la fois avec de nouvelles données pour l'année la plus récente et avec des révisions des données antérieures pour prendre en compte les nouvelles informations et assurer la cohérence dans le temps.

Un deuxième aspect clé du travail du projet de dépenses militaires consiste à étudier les questions relatives à la transparence et à la responsabilité dans la budgétisation, les dépenses et les achats militaires. Cette transparence est souvent assez faible, ce qui peut affecter la fiabilité des données, mais qui peut plus gravement conduire à des dépenses inutiles et excessives, souvent sans rapport avec de véritables besoins de sécurité, et à une corruption généralisée.


Les dépenses militaires ont connu la plus forte augmentation en une décennie en 2019 (étude)

Les nations du monde ont dépensé au total 1,9 billion de dollars (1,78 billion d'euros) pour leurs forces armées en 2019, selon un rapport de l'Institut international de recherche sur la paix de Stockholm (SIPRI).

Par rapport à 2018, cela représentait une croissance annuelle de 3,6%, la plus forte croissance des dépenses depuis 2010.

"Les dépenses militaires ont atteint leur plus haut niveau depuis la fin de la guerre froide", a déclaré à l'AFP Nan Tian, ​​chercheur au SIPRI.

Les plus gros dépensiers au monde, les États-Unis en tête, qui ont dépensé 732 milliards de dollars en 2019, une augmentation de 5,3 %, représentant à eux seuls 38 % des dépenses mondiales, sont à l'origine de cette augmentation.

2019 a marqué la deuxième année de croissance des dépenses militaires américaines après sept années de baisse.

Pour la première fois, deux pays asiatiques figuraient parmi les trois premiers, la Chine et l'Inde dépensant respectivement 261 milliards de dollars (en hausse de 5,1%) et 71,1 milliards de dollars (en hausse de 6,8%).

Alors que les dépenses chinoises au cours des 25 dernières années ont suivi de près l'expansion économique rapide du pays, leurs investissements reflètent également leur ambition d'une « armée de classe mondiale ».

"La Chine a ouvertement déclaré qu'elle voulait essentiellement rivaliser avec les États-Unis en tant que superpuissance militaire", a déclaré Tian.

L'ascension de la Chine&aposs a également contribué en partie à expliquer la hausse de l'Inde&aposs.

"Les tensions et la rivalité de l'Inde avec le Pakistan et la Chine sont parmi les principaux moteurs de l'augmentation de ses dépenses militaires", a déclaré le chercheur du SIPRI Siemon Wezeman dans un communiqué.

Les cinq premiers dépensiers du monde, qui comprenaient également la Russie et l'Arabie saoudite, représentaient ensemble plus de 60 % des dépenses militaires totales.

Selon le SIPRI, d'autres développements notables incluent l'Allemagne, qui a augmenté ses dépenses de 10 % en 2019 à 49,3 milliards de dollars, la plus forte augmentation en pourcentage de tous les 15 plus gros dépensiers.

L'augmentation des dépenses de l'Allemagne pourrait s'expliquer en partie par une perception accrue de menace de la part de la Russie, selon les auteurs du rapport.

Alors que Tian a noté que "la croissance des dépenses militaires s'est accélérée ces dernières années", il a également déclaré à l'AFP que cette tendance pourrait s'inverser en raison de la nouvelle pandémie de coronavirus et de ses retombées économiques.

Alors que le monde se dirige vers une récession mondiale potentielle, Tian a fait valoir que les gouvernements devront peser les dépenses militaires par rapport à d'autres secteurs, tels que les soins de santé et l'éducation.  

"Il est fort probable que cela aura vraiment un impact sur les dépenses militaires", a déclaré Tian.

En regardant les données historiques, cette baisse des dépenses ne durerait probablement pas, selon Tian qui a rappelé la crise financière de 2008, lorsque les dépenses militaires ont chuté les années suivantes alors que les pays, en particulier en Europe, imposaient des mesures d'austérité.

"Nous pourrions envisager une à trois années de baisse des dépenses, puis une nouvelle augmentation dans les années à venir", a déclaré Tian à l'AFP.


Dépenses militaires dans le temps - Histoire

Le projet de dépenses militaires du SIPRI a été initié en 1967 pour étudier Des augmentations rapides des dépenses militaires sur une courte période peuvent par exemple être un avertissement (Voir ci-dessous sous taux de change du marché vs taux de parité de pouvoir d'achat.)…. Notes : 1 Banque mondiale, Indicateurs du développement dans le monde 2007 (Banque mondiale :

Tendances des dépenses militaires mondiales, SIPRI Fact Sheet – Publications

partiellement compensée par des augmentations dans une grande partie du monde en développement et dans l'Est Remarque : les totaux sont basés sur les données de 172 États dans le SIPRI Military Expenditure 14.14. Canada. [22.5]. –3.9. 36. [1.3]. 1.1. 15. 15. Turquieb. [18.2]. 1.2. –2.1. 2.3. 3.4 ….ayant effectué peu d'achats d'armes importants selon le SIPRI Arms trans-.

Pourquoi Museveni construit-il l'armée la plus puissante de la région ? – L'indépendant

9 avril 2012 – Dans son récent rapport, Tendances des transferts internationaux d'armes, 2011, le SIPRI note que l'achat d'avions de combat et d'autres armes a augmenté

Rapport militaire MENA (23-Avr-2012) – Al Masah Capital

tandis que les achats de véhicules blindés sont dominés par l'Égypte et l'Algérie. La France et le Royaume-Uni s'élevaient respectivement à 25 %, 14 % et 6 %. …. Selon le SIPRI, il s'agit de la plus forte augmentation des dépenses militaires depuis le début de la guerre en Irak en …. Note : les projections du PIB sont du FMI et excluent l'estimation de la Libye Al Masah de 5% pour

Rapport complet sur les dépenses militaires mondiales

Dépenses militaires mondiales – Résumé et tendances récentes …. En particulier, il y a eu une augmentation rapide depuis 2002 en raison principalement de l'armée toujours disponibles, les données sur les dépenses militaires du SIPRI comprennent généralement les les dépenses déclarées par certains pays excluent les dépenses en capital telles que les achats d'armes.10.

Actualités quotidiennes de la défense pour les responsables des achats militaires, les sous-traitants …

Ressource dédiée aux professionnels du ministère de la Défense, du gouvernement et de l'industrie Pourquoi vous ne modifiez pas l'adresse de votre transitaire pour les ventes à l'exportation aux États-Unis. Research Institute (SIPRI) a mis à jour sa base de données pour inclure les ventes d'armes de 2013, Notez que la Russie n'a pas vendu ces obligations, ils les ont vraisemblablement retirées de

Opportunités dans le secteur de la défense indien – KPMG

La procédure de passation des marchés de la défense a déjà subi cinq ….. Remarque : Source : CIA World Factbook 2008, base de données militaire SIPRI, analyse KPMG. Les taux de croissance …..provoquant une modification du ratio capital/revenus en faveur du capital 14.

Inde – Wikipédia, l'encyclopédie libre

11 Voir aussi 12 Notes 13 Citations 14 Références 15 Liens externes À une époque de richesse urbaine croissante, les deux religions ont présenté le renoncement comme un …… un rapport SIPRI de 2008, les dépenses militaires annuelles de l'Inde en termes de pouvoir d'achat

Notes d'information sur les marchés publics de la défense – Europe Economics

Afin d'assurer une augmentation substantielle de la transparence et de la non-discrimination, Selon l'article 14 actuel, la directive sur les marchés publics ne s'applique pas aux …..Compensation européenne basée sur le SIPRI 2000-06 et les données de l'étude (valeurs en € (2007)).

EUR-Lex – 52013SC0279 – FR

DOCUMENT DE TRAVAIL DES SERVICES DE LA COMMISSION sur la défense accompagnant le ….Les dépenses de R&D dans le secteur de la défense ont diminué de 14 % entre 2006 et 2010 à noter que les dépenses d'achat au niveau européen ont en fait augmenté de 17% Pour les années 2008-2010, la base de données des transferts d'armes du SIPRI rapporte 63


Sources de données et disponibilité

Déclaration des données à Eurostat

Les statistiques annuelles des finances publiques (SFP) sont collectées par Eurostat sur la base du programme de transmission du Système européen des comptes (SEC 2010). Les États membres sont invités à transmettre, entre autres tableaux, le tableau 1100, « Dépenses des administrations publiques par fonction », douze mois après la fin de la période de référence. Le tableau 1100 fournit des informations sur les dépenses du secteur des administrations publiques divisées en principales fonctions COFOG et catégories SEC 2010. La transmission de la répartition des niveaux COFOG I (divisions) est obligatoire pour les années 1995 et suivantes, tandis que l'information sur le niveau COFOG II (groupes COFOG) est obligatoirement fournie pour les années de référence 2001 et suivantes. La principale année de référence utilisée dans cette publication est 2019 en tant que dernière année disponible au niveau de l'UE-27.

Les données ont été extraites le 23 février 2021.

Les données pour l'Espagne (2019 uniquement), la France (2018-2019), le Portugal (2019 uniquement) et la Slovaquie (niveau COFOG II uniquement) sont étiquetées provisoires.

Définition des administrations publiques et de ses sous-secteurs

Les données se rapportent au secteur des administrations publiques de l'économie, tel que défini dans le SEC 2010, paragraphe 2.111 : « Le secteur des administrations publiques (S.13) se compose d'unités institutionnelles qui sont des producteurs non marchands dont la production est destinée à la consommation individuelle et collective , et sont financés par des versements obligatoires effectués par des unités appartenant à d'autres secteurs, et des unités institutionnelles principalement engagées dans la redistribution du revenu national et de la richesse ».

Classification des dépenses fonctionnelles du gouvernement

La Classification des Fonctions de l'État (COFOG) classe les dépenses de l'État en dix grandes catégories (divisions dites « niveau COFOG I ») : services publics généraux défense ordre public et sécurité affaires économiques protection de l'environnement logement et affaires communautaires santé loisirs, culture et la protection sociale de l'éducation religieuse. Ces divisions sont ensuite subdivisées en « groupes » (niveau COFOG II).

Pour la « défense », les groupes sont

  • « défense militaire »,
  • 'défense civile',
  • « aide militaire étrangère »,
  • 'Défense R&D',
  • « défense n.c.a. ».

La fourniture de données COFOG de niveau II est devenue obligatoire avec l'introduction du SEC 2010. Le développement des données COFOG de niveau II n'est pas achevé dans de nombreux États membres et les données doivent être examinées en tenant compte de cela.

Les données sur les dépenses administratives sont en outre collectées dans ce que l'on appelle des comptes satellites. En général, le montant des dépenses enregistrées dans les comptes satellites devrait dépasser les dépenses enregistrées dans la division COFOG respective. Plus de détails sur la comparabilité des données COFOG avec les données des comptes satellites peuvent être trouvés dans le manuel COFOG.

En particulier, en ce qui concerne les dépenses de défense, la division « défense » du COFOG ne peut pas être facilement comparée aux mesures des dépenses de défense de l'OTAN. Les principales raisons sont : la COFOG est une classification par objectif principal, ce qui implique que certaines dépenses au sein de la COFOG « ordre public et sécurité » pourraient être comptabilisées selon la méthodologie de l'OTAN le traitement des retraites dans la COFOG relève de la division « protection sociale » et le traitement des employeurs par la COFOG cotisations sociales suit le SEC 2010 et la date d'enregistrement peut être différente.

Définition des dépenses totales des administrations publiques

Les dépenses totales du gouvernement sont définies dans le SEC 2010, paragraphe 8.100 en utilisant comme référence une liste de catégories du SEC 2010.

Les dépenses totales du gouvernement comprennent les catégories suivantes :

  • P.2, « consommation intermédiaire » : l'achat de biens et de services par le gouvernement
  • P.5, la 'formation brute de capital' comprend : (a) la formation brute de capital fixe (P.51g) (b) les variations de stocks (P.52) (c) les acquisitions moins les cessions d'objets de valeur (P.53) où
  • P.51g, « formation brute de capital fixe » : comprend les acquisitions, moins les cessions, d'actifs fixes au cours d'une période donnée plus certains ajouts à la valeur des actifs non produits réalisés par l'activité productive des unités productrices ou institutionnelles. Les actifs fixes sont des actifs corporels ou incorporels produits en tant que produits de processus de production qui sont eux-mêmes utilisés de manière répétée ou continue dans des processus de production pendant plus d'un an.
  • D.1, « rémunération des employés » : les salaires des employés du gouvernement plus les coûts non salariaux tels que les cotisations sociales
  • D.29, « autres impôts sur la production, à payer »,
  • D.3, « subventions payables »,
  • D.4, « revenus de la propriété, à payer », se compose de  : (a) « intérêts, à payer » (D.41) et (b) « autres revenus de la propriété, à payer » (D.42+D.43+D .44+D.45), où
  • D.41, « intérêts » : exclut les règlements dans le cadre de swaps et d'accords de taux à terme, car ceux-ci sont traités comme des transactions financières dans le SEC 2010
  • D.5, « impôts courants sur le revenu, la fortune, etc., à payer »
  • D.62, prestations sociales : couvrir les prestations sociales et les pensions versées en espèces
  • D.632, « transferts sociaux en nature - production marchande achetée »
  • D.7, « autres transferts courants, à payer »
  • D.8, « ajustements pour modification des droits à pension »
  • D.9, « transferts en capital à payer »
  • NP, « acquisitions moins cessions d'actifs non financiers non produits » : dépenses d'investissement public. Les actifs non financiers non produits comprennent les terres et autres actifs corporels non produits pouvant être utilisés dans la production de biens et de services, et les actifs incorporels non produits.
  • Les investissements en capital comprennent P.5 et NP.
  • Les autres dépenses courantes comprennent D.29, D.5 et D.8.

Produit intérieur brut

Tout au long de cette publication, le PIB nominal, c'est-à-dire le PIB à prix courants, est utilisé.

Heure d'enregistrement et symbole amp

Dans le système SEC 2010, l'enregistrement s'effectue en principe sur la base de la comptabilité d'exercice, c'est-à-dire lorsque « la valeur économique est créée, transformée ou éteinte, ou lorsque des créances et des obligations surviennent, sont transformées ou sont annulées ».

Plus de données et d'informations

Pour des notes plus spécifiques au pays, par ex. sur les données manquantes, veuillez vous référer aux métadonnées publiées sur Eurobase. Les auteurs peuvent être contactés à [email protected]

Le contexte

Dans le cadre du Système européen de comptabilité nationale (SEC 2010), Eurostat collecte des données sur les dépenses des administrations publiques par fonction économique conformément à la Classification internationale des fonctions de l'administration publique (COFOG) – voir note méthodologique.


Signaler

Les gouvernements nationaux consacrent de 2 à 8 % du produit intérieur brut (PIB) et de 2 à 30 % des dépenses du gouvernement central (CGE) au secteur militaire – avec la moyenne mondiale oscillant à 11 % du CGE depuis 200245. Le FMI a constaté que des niveaux plus élevés de dépenses militaires (en pourcentage du PIB ou CGE) sont corrélés positivement avec la corruption, et que des niveaux plus élevés d'achat d'armes sont en corrélation plus marquée avec la corruption.

L'accès à des données fiables et pertinentes sur les dépenses militaires peut non seulement aider à dénoncer et à dissuader la corruption, mais permet également aux universitaires et au public d'évaluer et de chercher à influencer les priorités d'un gouvernement et de suivre l'évolution du niveau relatif des dépenses militaires au fil du temps, ce qui peut indiquer comment un État particulier perçoit ses menaces à la sécurité. Par exemple, des augmentations rapides des dépenses militaires sur une courte période peuvent être un signe avant-coureur d'un conflit interne ou externe imminent.

Pendant la guerre froide, les gouvernements des deux côtés ont accepté une certaine transparence dans les dépenses militaires sans apparemment compromettre leur sécurité. Depuis la fin du clivage Est-Ouest, la communauté internationale a cherché à accroître l'ouverture du secteur de la sécurité dans toutes les régions du globe afin d'instaurer la confiance interne et internationale. Même dans le domaine de la budgétisation du renseignement, la partie du secteur de la sécurité qui reste le plus dans l'ignorance, plusieurs gouvernements ont fait preuve d'une plus grande ouverture ces dernières années sans que cela nuise à leur sécurité nationale.


Type d'article : article de recherche

Citation de l'article : Sapana Sharma et Sanju Karol. (2021). MODÉLISATION ET PRÉVISION DES DÉPENSES DE DÉFENSE DE L'INDE À L'AIDE DU MODÈLE BOX-JENKINS ARIMA. Journal international de recherche -GRANTHAALAYAH, 9 (2), 334-344. https://doi.org/10.29121/granthaalayah.v9.i2.2021.3698

Date de réception: 29 janvier 2021

Date d'acceptation : 28 février 2021

De nombreux pays développés et en développement sont au cœur du programme de sécurité et de paix concernant l'augmentation des dépenses de défense et leur durabilité. L'augmentation incessante des dépenses de défense pousse le gouvernement à gérer rationnellement les ressources afin de fournir des services de sécurité et de paix de la manière la plus efficiente, efficace et équitable. Il est nécessaire de prévoir les dépenses de défense en Inde, ce qui conduit les décideurs politiques à exécuter des réformes afin de réduire les charges pesant sur ces ressources, ainsi qu'à introduire des stratégies de planification appropriées sur la base d'une prise de décision rationnelle pour les problèmes qui peuvent survenir. Le but de cette étude est d'étudier le type de modèle approprié basé sur la méthodologie Box-Jenkins pour prévoir les dépenses de défense en Inde. La présente étude applique la méthode de prévision à une étape pour les données annuelles sur la période 1961 à 2020. Les résultats montrent que le modèle ARIMA (1,1,1) avec prévision statique est le plus approprié pour prévoir les dépenses de défense de l'Inde.

1. INTRODUCTION

Les dépenses militaires mondiales étaient estimées à 1917 milliards de dollars en 2019 selon le rapport Tendances des dépenses mondiales, 2020. Dans la part mondiale totale, l'Inde a contribué à environ 3,7% et les dépenses étaient de 71,1 milliards de dollars en 2019 et sont devenues le troisième plus grand dépensier militaire au monde après États-Unis et Chine. En comparaison avec l'année précédente (2018), l'Inde est passée de la quatrième à la troisième position, dépassant l'Arabie saoudite (SIPRI, 2020). Compte tenu des records passés, il y avait une tendance à la hausse des dépenses depuis les années précédentes en raison de conflits et de relations hostiles avec ses pays voisins, en particulier avec la Chine et le Pakistan. Tout en explorant les rapports du SIPRI pour les dépenses militaires, les dépenses de l'Inde ont augmenté de 259% au cours des périodes de 30 ans allant de 1990 à 2019.

L'augmentation des dépenses de défense doit conduire à la croissance du PIB. Sinon, l'augmentation incessante des dépenses de défense met à rude épreuve les ressources et la guimbarde pour répondre à d'autres besoins et réquisitions de la population. La recrudescence des dépenses de défense attend une gestion prudente afin de doter la sécurité de la manière la plus efficiente et efficace. Pour méditer sur ces faits, il devient nécessaire de prévoir les dépenses de défense pour planifier efficacement les stratégies à l'avance. L'exigence d'une prévision plus précise des dépenses de défense afin d'éviter le risque d'incertitude a conduit à l'avancement et à la mise à niveau des modèles de séries chronologiques au fil des années. Des efforts considérables ont été déployés dans la communauté des chercheurs pour faire progresser et améliorer ces modèles. Box-Jenkins (1976) est l'une des méthodologies les plus essentielles et les plus largement utilisées dans les modèles de séries chronologiques.

Le but de cet article est de construire le modèle le plus approprié pour étudier et prévoir les dépenses de défense en Inde. Pour cela, les modèles ARIMA et la méthodologie Box-Jenkins sont utilisés. Les sections restantes de ce document de recherche sont structurées comme suit : la section 2 présente une théorie et des preuves, suivies d'une méthodologie de recherche dans la section 3. Les résultats empiriques et la discussion de l'article sont analysés dans la section 4. Enfin, les conclusions de cette étude sont présenté dans la section 5.

2. THÉORIE ET ​​PREUVES

Peu de modèles de séries chronologiques ont été proposés dans la littérature pour projeter les dépenses de défense dans le temps. Cheng, Chang & amp Lin (2013) ont utilisé des modèles de moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA) et des modèles de réseaux de neurones artificiels (ANN) pour prévoir les dépenses militaires de la Chine à court terme (1 an), à moyen terme (3 ans), à moyen terme. long terme (5 ans) et long terme (10 ans). Pour mesurer la précision de la prévision, l'approche d'erreur en pourcentage absolu moyen (MAPE) est appliquée. Les résultats ont indiqué que ces modèles ARIMA à variable unique présentaient une précision et une stabilité supérieures à celles utilisées par les modèles ANN à variable unique sur les quatre périodes. Pour les modèles ANN à variables multiples, la précision de chaque modèle prévu avec différentes variables présentait des avantages dans différentes périodes.

Récemment, une étude similaire a été menée pour prévoir les dépenses militaires de l'Inde dans les temps à venir. Cette étude a utilisé le modèle ARIMA de Box-Jenkins pour la prévision des séries chronologiques sur la période 1960 à 2019. Cette étude a mis en évidence la valeur AIC minimale et a impliqué des tests ADF (Augmented Dickey-Fuller) pour transformer les données de dépenses en forme stationnaire pour la génération de modèles. Les résultats de cette étude ont montré que le modèle ARIMA (0,1,6) était le modèle approprié pour prévoir les dépenses de défense de l'Inde avec une précision de 95,7%. Le modèle a donc agi comme un modèle de moyenne mobile (MA) et a prédit la croissance exponentielle à l'état d'équilibre de 36,94 % des dépenses militaires de l'Inde d'ici 2024 (Sharma & Phulli, 2020). De plus, au cours des dernières années, de nombreuses recherches ont été menées dans le domaine de la modélisation de la prévision des séries chronologiques telles que Church & Curram (1996), Zhang et Michael (1998), Omer (2010), Khashei & Bijari (2011), Cheng, Chang & amp Lin (2013). La prévision de séries chronologiques est bénéfique pour développer une vision correcte d'un avenir inconnu et planifier des stratégies appropriées sur la base d'une prise de décision rationnelle. De nombreux chercheurs ont activement consacré leurs études à la conception d'un modèle optimisé pour la prévision à l'aide d'ARIMA tels que Stergiou (1989), Raymond (1997), Meyler, Kenny et Terry (1998), Koutroumanidis, Konstantinos et Arabatzis (2009), Omer (2010). , Yue, Shengnan et Yuan (2015), Peijun (2016), Fattah et al. (2018), Klazoglou & Dritsakis (2018). Néanmoins, peu de recherches ont été effectuées pour la prévision des dépenses de défense en Inde à l'aide de l'approche Box-Jenkins ARIMA.

3. MÉTHODOLOGIE DE RECHERCHE

Compte tenu des applications ci-dessus, une tentative similaire a été faite dans cette étude pour prévoir les dépenses de défense en Inde pour les cinq prochaines années (2021-25). Cette étude a utilisé le modèle ARIMA pour les données de séries chronologiques annuelles de 1961 à 2020. Les données sont collectées à partir des statistiques des dépenses de défense (DES) publiées par le ministère des Finances et du manuel des statistiques de la Banque de réserve de l'Inde. Les dépenses sont exprimées en milliards de roupies selon l'année civile. Cette prévision gagnerait à analyser à l'avance les dépenses de défense.

3.1. MODÈLE BOX-JENKINS (ARIMA) : BASES

La méthode de Box et Jenkins (1976) est également connue sous le nom de modèle ARIMA et utilisée pour construire des modèles de séries chronologiques. Les modèles ARIMA de Box-Jenkins (1976) utilisent les valeurs historiques d'une seule variable pour prévoir ses valeurs futures, elles sont donc classées comme des méthodes univariées. La méthodologie de Box-Jenkins ou modèles ARIMA est basée sur les étapes suivantes : (1) Identification du modèle, (2) Estimation et sélection du modèle, (3) Vérification diagnostique et (4) Prévision du modèle.

Pour construire le modèle ARIMA dans l'identification du modèle, il s'agit de sélectionner l'ordre p du terme autorégressif, l'ordre d de différenciation et l'ordre q de la moyenne mobile ( p,d,q ). Pour identifier le modèle ARIMA( p,d,q ) ainsi que les tests de racine unitaire, la méthode de Box–Jenkins (1976) utilise la fonction d'autocorrélation, ACF, et la fonction d'autocorrélation partielle, PACF, ainsi que l'ADF (Augmented Dickey–Fuller ) (1979, 1981) test et PP Phillips-Perron (1998). La première étape du modèle ARIMA consiste à reconnaître si la variable, qui est prévue, est stationnaire dans les séries chronologiques ou non. Le niveau de stationnarité détermine l'ordre de différenciation. Une fois la stationnarité vérifiée, l'étape suivante consiste à identifier l'ordre de p pour

le processus autorégressif et l'ordre de q pour le processus de moyenne mobile. ( Dritsakis & Klazoglou , 2019).

Estimation et sélection du modèle

L'identification du modèle est suivie de l'estimation du modèle des ordres p et q, à partir des paramètres. Les méthodes d'estimation déterminent le nombre de paramètres qui dépend du type et de l'ordre du modèle. Il existe de nombreuses méthodes pour estimer les paramètres du modèle telles que la méthode des moindres carrés, la méthode des moments, la méthode du maximum de vraisemblance, la méthode des moindres carrés conditionnels. La méthode des moindres carrés est considérée comme le moyen le plus simple qui est plus largement utilisé pour estimer les paramètres du modèle. Le but de la méthode des moindres carrés est de sélectionner des estimateurs de paramètres qui minimisent la somme des carrés des résidus entre les valeurs réelles et les valeurs estimées de la variable dépendante (Alfaki, 2016).

Cette étape examine si les résidus des modèles ARIMA obtenus à partir des graphes ACF et PACF à l'étape précédente sont indépendants et distribués de manière identique. La vérification diagnostique consiste non seulement à évaluer le comportement résiduel et l'ordre du modèle, mais également à tester la significativité des coefficients. Il atteste s'ils satisfont aux caractéristiques d'un processus de bruit blanc. La statistique Q de Ljung-Box (1978) est utilisée pour vérifier le résidu, par lequel la signification statistique des coefficients d'autocorrélation est testée.

Après sélection d'un modèle estimé adéquat et valide, des prévisions supplémentaires sur n période des dépenses de défense en Inde (DE) ont été générées en utilisant les

DEt+n = α 2 + je =1 p + d α 1 DEt+n-i + toit+n - je =1 q c je voust+n-i (1)

Où ⓪, ⓫ et ci sont des paramètres inconnus

4. RÉSULTATS EMPIRIQUES ET DISCUSSION

Pour éviter les problèmes d'hétéroscédasticité ainsi que les distributions asymétriques, les données sont transformées en logarithmes naturels. Le graphique temporel des données sur les dépenses de défense dans le corrélogramme de la figure 1 et de la figure 2 indique évidemment que les données ne sont pas stationnaires. Dans la figure 1, on observe que les dépenses de défense de l'Inde ont augmenté tout au long de la période d'étude. La figure 2 représente les tracés d'autocorrélation (ACF) et d'autocorrélation partielle (PACF) pour confirmer si la stationnarité existe ou non et on observe que les coefficients d'autocorrélation diminuent lentement, indiquant que la série est non stationnaire.

Figure 1: Le taux des dépenses de défense de l'Inde

Figure 2: Les graphiques d'autocorrélation et d'autocorrélation partielle des dépenses de défense de 1961 à 2020

La stationnarité des dépenses de défense a également été testée par le test de racine unitaire Augmented Dickey-Fuller (ADF) et Phillips-Perron (PP). Les résultats des tests de racine unitaire ADF et PP sont présentés dans le tableau 1. La figure 3 montre l'évolution des dépenses de défense en différence première.

Tableau 1: Résultats des tests de racine unitaire augmentés de Dickey-Fuller et Phillips-Perron


Impact du virus

Les cinq plus gros dépensiers du monde, qui comprenaient également la Russie et l'Arabie saoudite, représentaient ensemble plus de 60% des dépenses militaires totales.

Selon le SIPRI, d'autres développements notables incluent l'Allemagne, qui a augmenté ses dépenses de 10 % en 2019 à 49,3 milliards de dollars, la plus forte augmentation en pourcentage de tous les 15 principaux dépensiers.

L'augmentation des dépenses de l'Allemagne pourrait en partie s'expliquer par une perception accrue de menace de la part de la Russie, selon les auteurs du rapport.

Alors que Tian a noté que « la croissance des dépenses militaires s'est accélérée ces dernières années », il a également déclaré que cette tendance pourrait s'inverser en raison de la pandémie de coronavirus et de ses retombées économiques.

Alors que le monde se dirige vers une récession mondiale potentielle, Tian a fait valoir que les gouvernements devront peser les dépenses militaires par rapport à d'autres secteurs, tels que les soins de santé et l'éducation.

"Il est fort probable que cela aura vraiment un impact sur les dépenses militaires", a déclaré Tian.

En regardant les données historiques, une baisse des dépenses ne durerait probablement pas, selon Tian qui a rappelé la crise financière de 2008, lorsque les dépenses militaires ont chuté alors que les pays, en particulier en Europe, imposaient des mesures d'austérité.

"Nous pourrions envisager une à trois années de baisse des dépenses, puis une nouvelle augmentation dans les années à venir", a déclaré Tian.


Dépenses futures de la défense chinoise

L'augmentation du budget de la défense chinoise a suscité des inquiétudes concernant l'équilibre militaire américano-chinois en Asie. La croissance économique de la Chine a permis au gouvernement de mieux poursuivre la modernisation de son armée. Le miracle des intérêts composés pourrait permettre à la Chine de dépasser les États-Unis en tant que leader mondial des dépenses militaires. Au cours des deux décennies qui ont suivi la fin de la guerre froide, les dépenses militaires chinoises ont augmenté à un taux annuel d'environ 10 % chaque année. Si ce taux de croissance se poursuit, le budget militaire publié par la Chine dépasserait le niveau actuel des dépenses militaires américaines [environ 750 milliards de dollars] vers 2033.

Il est généralement admis que le budget publié sous-estime les dépenses réelles. L'estimation ajustée de la parité de pouvoir d'achat de près de 400 milliards de dollars dépasserait le budget de la défense américaine d'ici l'an 2018, et serait le double de celui des États-Unis d'ici 2025. L'année 2033 est loin d'ici, mais l'année 2018 est ne pas. Pour faciliter le calcul, ces estimations ne tiennent pas compte des ajustements pour l'inflation.

Selon une analyse de la société RAND de 2005 intitulée Moderniser l'armée chinoise, les analyses précédentes du potentiel de la Chine à devenir une menace considérable pour les intérêts stratégiques en Asie reposent principalement sur l'augmentation des ressources de l'économie chinoise en expansion. China's defense budget was predicted by RAND to amount to $185 billion in 2025. The new analysis points to four factors that will determine the successful modernization of the PLA: continued economic growth, the ability to collect economic revenue, competing budget interests (pensions, health care, education, etc.), and the ability to produce advanced weapons comparable to the United States.

China has had one of the fastest growing economies in the world. Growth has been predicted to subside however due to the Chinese government's desire to slow down the rate of inflation. The RAND assessment predicted 7 percent annual growth till 2010, which would taper off to 3 percent by 2025. [In fact, growth appears be to holding steady at about 10% ] Despite the subsiding growth, it is believed the China's economic output will be three times bigger by 2025. Declining growth will be most likely be attributed to declining work force, reduced savings because of an older population, declining exports and imports due to a saturated market, weak financial institutions, and agricultural and rural issues.

The Chinese government may encounter problems in allocating the funds needed for military modernization. Tax revenues amounted to 10.7 percent of China's GDP in 1995 and dramatically rose to 18.5 percent in 2002. Comparatively, China's tax rates are higher than other medium income developing countries. Current tax rates have already sparked revolts in rural China and may cause future political. China's debt problems and weak banking system will also hurt China's ability to fund military modernization.

Although China has significantly increased its military budget in the past decade, the continued modernization of its military is dependent on continued economic growth. One aspect that could slow modernization is the competition for funding. China's population demographically is becoming older, thus necessitating a pension system that could reduce defense spending. Other programs, such as healthcare and education, could potentially reduce defense spending.

If continued economic growth is maintained, China will be more able to earn more economic revenue to fund its military modernization. As mentioned before, much of China's modernization has been derived from the purchase and of foreign weapons system. China has purchased a significant amount of weaponry and technology from Russia and Israel. Structurally, China's defense industry has prevented it from developing advanced weaponry. China's defense industry has been characteristically inefficient and lacking in quality-control. However, reforms have been enacted to improve production. One instance is the introduction of contract bidding amongst its domestic defense companies, which they hope will provide incentives for its producers to be more innovative and improve quality. Foreign purchases have also functioned as productive technology transfers and have improved the defense industry's productive capabilities.


Watch the video: Liste Des Pays Par Dépenses Militaires 1960 à 2019 (Janvier 2022).